简介：许多朋友询问了有关亚马逊人工智能软件的相关问题。首席执行官在本文中注明将为您提供详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
学习机
学习机
在线商业帝国基于人工智能的低调方法
这个互联网商业帝国在人工智能的发展中选择了一条低调的道路
“根据亚马逊经理的说法，是灰心的。
亚马逊的六页备忘录非常出名。高管必须每年按要求写一个页面才能解释他们未来的业务计划。但是一件事不出名的是每个字母必须回答一个特定的问题：您打算如何使用机器学习？如果您的回答是“没什么可说的”“根据亚马逊管理层的说法，此答案不允许。
算法；第一本推荐客户可能喜欢的书籍。随着小姐的野心的发展，因此请挖掘自动见解的形象。
机器学习是实施人工智能的一种方式。它主要包括特定类型的数据挖掘。主要目的是预测未来的趋势。杰夫·威尔克（Jeff Wilke）于1999年加入公司时，这个想法开始着陆。威尔克是亚马逊的第二个挑战。他成立了一个人工智能专家小组，该小组主要负责亚马逊内部工作流程的研究，以提高员工的效率。默认模式，并在此周期中很快添加了算法；第一代算法可以向客户推荐书籍。由于贝佐斯先生的野心变得越来越膨胀，这种全自动算法推荐模型变得越来越重要。
然而，虽然技术巨人泰坦炫耀
其他技术巨头可以炫耀什么
，并让计算机从数据中学习，所有这些都以人为劳动所谓的不模仿的规模。
该技术巨头抓住了在AI中展示其力量的所有机会：Facebook推出了面部识别软件，Apple拥有语音助理Siri，Google推出了无人驾驶驾驶，并且Alpha Go.com.com与这些公司相比，亚马逊在机器Learning中选择了低调的方式。（Alex）是亚马逊推出的人工智能服务。它的主要竞争对手是Apple的Siri.relying在Alexa的云平台上，亚马逊可以为用户提供预测服务。该人工智能背后的算法非常独特。它可以连续简化自己的操作流程，但是此AI服务的反馈电路类似于其客户AI：启动服务，吸引目标客户，收集用户信息，允许用户信息允许用户信息允许用户信息允许用户信息允许用户信息computer学习这些数据和处理的数据量表将无法达到。
波特先生的算法
波特先生的算法
人类观察者。不过，算法的throll镜头引导了这些算法，这一切都具有subse的意义。
我们可以理解亚马逊的“执行中心”。它们实际上是大型仓库，在北美有100多个仓库，在世界各地分配了60多个席位。可以说这些仓库是该公司的强烈心脏，他们开车驱动亚马逊的在线购物交易价值为2070亿美元。这些仓库用于存储和分配商品，亚马逊将它们出售给客户。在西雅图郊区的仓库中插入了以机车的速度传送带包装供应。您很难听到一点噪音，这些设施基本上可以实现全自动操作。在围栏包围的区域，几乎在足球场大小的地方有一些黄色块架子。每个架子的高度约为1.8米。亚马逊称它们为“小仓库”。这些“仓库”连续整齐地排列，数百个机器人穿梭，将它们移出并搬进来。货架，这确实很难理解。但是在算法的指导下，此过程非常合理。
并说明。
人类员工或称为亚马逊的“人类合作伙伴”主要为机器人提供辅助服务。他们的工作场所位于篱笆之间的平台上，栅栏内部是如此被称为“机器人区”。机器人继续移动小仓库，一些员工从中取走了货物，有些员工将货物放回空中仓库。但是，无论是被取出还是退回员工，他们都将使用条形码仪表扫描货物和相应的架子，以便软件系统可以记录产品的操作路径。
谨慎地将它们推出。提交的机器人中的交通拥堵可能是地狱般的。
布拉德·波特（Brad Porter）是这些算法背后的主要开发商和经理，它也是亚马逊的主要机器人科学家。他成立的团队是Verke先生团队的优化版本，主要服务目标是执行中心。波特专注于如何减少小型仓库之间的差距以及如何减少人类员工如何等待机器人在平台上运输货物的时间。对于人类员工，较少且较小的差距意味着较短的装载和卸货时间，更快的货物，运输流程和更快的分销服务。长期以来，波特先生的团队正在尝试新的优化策略，但是每个促销活动都非常小心，因为“机器人区域”的交通拥堵是一个非常严重且可怕的问题。
亚马逊网络服务（AWS）是其核心基础架构的另一个组成部分。它的存在维护了亚马逊的2600亿美元云计算业务。使用此网络系统，公司可以开放自己的网站或基于No Server开发自己的应用程序。
他们有多坚固。就像在其全面填充中心一样，元数据饲料机学习模型预测AWS何时何地要看到需求。
AWS在机器学习中的主要目的是预测和计算需求。当互联网用户涌入客户端时，缺乏计算能力会导致很多错误。例如，如果用户输入错误页面，则必须被迫取消交易。“我们不能说我们没有库存。”安迪·贾西（Andy Jassy）是AWS的所有者。他说，为了确保网络系统永远不会犯错误，他的团队收集并分析了大量客户的数据。尽管亚马逊不知道服务器上的内容，但它可以检测到客户获得的流量。它们与服务器之间的连接持续了多长时间，以及该连接的质量如何。在亚马逊执行中心，机器学习模型依赖于这些元数据的输入然后操作。这些模型的功能主要预测AWS系统何时可能有计算需求。
“他说。认识到Alexa的声音和语言的算法将是巨大的受益者。
AWS最大的客户之一是亚马逊本人。在同一时间，Amazon对AWS的其他需求也集中在其预测能力上。研究人员为大量计算而设计，为AWS设计了一个新的芯片来处理这些任务，这就是称为地狱。杰西说，这种芯片将为亚马逊的机器学习各种任务节省大量资金，同时吸引更多客户选择其云服务。杰西还表示：“地狱将带来公司的成本效率以增加数量级。”可以识别声音并理解人类语言的Alexa将为自己的算法发展带来无尽的好处。
照相机来确定购物者的使用。尽可能尝试，您的记者核心系统并窃取项目。
在算法探索方面，该公司的最新成就是亚马逊GO，这是一家杂货店，不设置收银员。商店中的数百台摄像机从商店的顶部监视客户行为，并转换收集的视觉效果将数据数据数据分为三维用户信息。这些数据的目的是在接收商品时跟踪客户的手臂移动。这样，这种算法系统可以知道客户采用了什么产品，当客户离开商店时，这些产品的账单是自动的发送到客户的Amazon帐户。DilipKumar是Amazon GO项目的所有者。他强调，该系统的目的是跟踪客户的身体运动，并且没有使用面部识别来识别客户信息以连接其亚马逊帐户。该系统是机器学习的“悼词”。它从数百台摄像机中收集信息，以确定客户的需求。也许您打算窃取产品，但是这些相机系统不会很容易被欺骗。
适合目的
裁缝
与以往一样，目标是功效，最大程度地提高产品流动速度。
人工智能行动跟踪在执行中心内也很有用。Amazon在公司内启动了一个测试计划，称为“ Nike Isport Detective”系统。其执行中心的操作原理与亚马逊GO相同：跟踪货物的轨迹并放回货架上。这个想法主要是消除先前举行的条形码扫描仪，因为进入工作的时间是浪费的时间在员工的时间里，操作非常麻烦。理想的情况是，在对系统的监控和跟踪下，员工可以将货物放在任何货架上。Amazon的目标始终提高效率，使产品的发行率最大化，在波特先生的话：“所有人类雇员都认为这一过程非常自然。”
）。监管机构确实提出优惠的地方是亚马逊在其在线购物和云计算的核心业务中的主导地位。
在数据收集方面，亚马逊每天选择一条非常谨慎的道路。因此，与Facebook和Google相比，相关的政府部门对亚马逊的评论少得多，甚至可以豁免。主要原因是亚马逊收集和处理的用户信息仅用于改善用户的运营经验，并且用户和消费者的需求之间没有灰色区域。数据用户和制造商（消费者）之间的差异通常很明显：人们可以使用社交媒体或免费的搜索引擎，因为广告商可以向Google和Amazon支付广告费用，因此他们的广告可以接触到可访问的可访问可访问的广告。由于其在在线购物和云计算中的垄断地位。他们正在下降。
人工智能的概念长期以来一直深深植根于人们的心中，但每个人都不知道人工智能不是海市rage楼，而只能看到但不能触摸。人工智能的力量已经出现了，无疑带来为了发展各行各业的强大针头。不要误认为只有AFA狗是人工智能。因此，我们生活中成功的人工智能产品是什么？
1）无人汽车
无人驾驶驾驶的概念实际上已经被解雇了很多年，但对我来说最令人兴奋的是，2017年7月，百度创始人李·扬港（Li Yanhong。无人驾驶技术即将立即降落，驾驶员可能会在不久的将来成为历史。
2）语音识别技术
我不知道该受试者是否经历了Xunfei输入方法。他会将您所说的文字转换为文本。精度率达到了97％。测试后，我还认为这种输入方法非常强大，我觉得将来可能会更换键盘。
3）机器翻译
对于像我这样的人来说，机器翻译无疑是一个好消息。支持当代翻译。这表明它将在英语之后返回到工具属性。毕竟，只要每个人拥有相同的翻译机，通信就不再是问题。
4）Microsoft Xiaobing
如果我刚刚介绍了人工智能，那么您远离您。有时我感到难看，交互作用很棒。
Siri可以将iPhone4s变成智能机器人。使用Siri用户阅读短信，介绍餐厅，询问天气和语音闹钟。Siri可以支持自然语言输入，并可以调用系统自己的天气预报，时间表，搜索数据和其他应用程序。您还可以继续学习新的声音和音调以提供对话响应。
因此，我们现在可以谈论Siri的某些特征
Siri使用的核心技术是自然语言认知，分析，搜索和匹配，就像手机上的语音搜索引擎一样。也许您会说有限的手机可以做更多的事情，而不是强大的计算机。，就处理能力而言，这些功能对于智能手机即使是双核处理器也很难。开放的API，例如Wikipedia和Wolfram Alpha。前者以其知识和知识的权威而闻名，而后者主要擅长智能分析。如果苹果可以采用美国航空公司的数据来源，则可以通过Siri制作票。
此外，由于Siri可以帮助您将语言转换为文本，因此它可以帮助您快速处理日常生活中的许多琐碎问题。.TODO列表可能不需要仔细照顾您。考虑一下您每天浪费多少时间！
我们知道，亚马逊的Slik浏览器可帮助您使用其功能强大的云后端获取和处理数据。实际上，Siri的原理与此相似。没有Wolfram Alpha强大的计算和分析功能，如果没有Wikipedia提供的大量数据，Siri可能无法实现预期的功能。所有这些都再次证明了这一点开放数据的无限可能性。（美国皇帝）世界更好。
Siri也处于不利地位。必须具有竞争力的事物最有可能受到外界的影响。
Siri技术与语音控制之间的区别
说到语音控制识别技术，我不得不提及Android系统的语音动作，这也是一项出色的语音控制技术，并且已被许多Android用户众所周知和使用，但是IT和Siri根本不是产品水平。
语音动作提供了非常坚实和可靠的声音识别引擎，其高识别是惊人的。但是，就像过去的所有语音命令系统一样，它要求您具有严格的语法结构和格式，否则将无法识别该系统。
但是，Siri和Voice行为本质上是不同的。您可以放弃乏味的语法结构，甚至思维模式也会被混淆。Siri将与上下文结合理解上下文结构。
用户更友好的特征是，一旦您开始与Siri进行对话，它甚至可以理解许多模糊或扩展的语义。Voice Actions将无法执行此类操作，因为它只是一个声音控制命令软件，而不是人工智能。。
语音识别不是革命性的。几年前，IBM的语音识别软件在PC上具有良好的识别率。
基于语音识别，简单的智能分析和系统功能调用不是革命性的。这是Google的语音动作，还是像Vlingo这样的独立公司，都很好。
但是，从当前的视频中，Siri并不是这些已知技术的简单组合。
Siri更聪明
西里（Siri）理解背景。您问北京的天气，让我们谈谈：上海怎么样？，他知道您指的是天气。
在Siri被Apple收购之前，一个更令人惊奇的例子出现了。您说我喜欢我办公室附近意大利食物的浪漫植物。
Siri答案：我正在寻找一家意大利餐厅，评论说在圣何塞的Wok附近是浪漫的
对Android的语音动作或Vlingo说相同的话，您知道Siri拥有现有应用程序以外的智能。
Siri和系统的集成更加接近
合并和收购之前的Siri版本集成了大量的网络服务API。
在被苹果公司收购后，他已将其集成到系统的一部分中。
在iOS5的Siri视频中，在新的短消息出现后，互动是由Siri启动的。它表明他具有居民系统背景，并且可以接管重要的系统功能。（除了短消息，还有天气，时钟，时钟，地图等）
许多人会关心中国的类似产品
中国类似产品怎么样？有人说，当您与手机聊天时，手机可以记录您的单词，然后通过网络将其传输到接受结束。接受端有一个特殊的接收器来分析您，然后为您提供精确的服务。这是国内运营商的产物。即使您说四川，您也可以帮助您进行分析。当然，此产品绝对比Siri之类的So智能机器的成本和速度不如Siri好。当它更重要时，其可伸缩性并不强。因此，还有很长的路要走。
结论：以上是首席CTO注释编制的亚马逊人工智能软件相关内容的相关内容。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?